KR20240024424A - Personal custom healthcare system that utilizes personal health and medical data - Google Patents
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Abstract
기업 측면에서는 앱센티즘과 프리젠티즘 방지, 업무 효율성 및 생산성 향상, 기업 이미지 상승, 보건 관리자의 업무 효율성 상승 등의 효과가 있고, 병원 측면에서는 효율적 환자 건강 상태 모니터링, 병원 혼잡과 인건비 감소, 병원 홍보/마케팅에 의한 고객 확보 등의 효과가 있으며, 기업의 임직원 측면에서는 맞춤 건강 관리 혜택에 관한 것이다.On the corporate side, it has effects such as preventing apprehension and presenteeism, improving work efficiency and productivity, raising corporate image, and increasing the work efficiency of health managers. On the hospital side, it has effects such as efficient monitoring of patient health status, reduction of hospital congestion and labor costs, and hospital promotion. /It has effects such as securing customers through marketing, and provides customized health management benefits for company executives and employees.
Description
본 발명은 개인건강데이터와 의료데이터를 활용한 개인 맞춤형 헬스케어 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a personalized healthcare system using personal health data and medical data.
일반적으로 인간이 신체적, 정신적, 사회적으로 건강한 상태를 웰니스라고 하며, 이러한 웰니스는 적절한 음식 섭취와 운동을 통해 실현 가능하다.In general, the state in which humans are physically, mentally, and socially healthy is called wellness, and this wellness can be realized through proper food intake and exercise.
따라서, 웰니스를 실현하고자 하는 개인은 자신의 현재 건강 상태를 정확하게 파악할 필요가 있고, 자신의 신체 및 건강 상태를 유지 및 개선하기 위한 적절한 음식섭취 및 운동을 지속할 필요가 있으며, 질병의 발생을 정확히 진단할 필요성이 있다.Therefore, individuals who wish to realize wellness need to accurately understand their current health status, continue to consume appropriate food and exercise to maintain and improve their body and health status, and accurately prevent the occurrence of disease. There is a need for diagnosis.
다만, 개인이 자신의 현재 건강 상태를 지속적으로 정확하게 파악하고 파악된 자신의 신체 및 건강 상태를 유지 및 개선하기 위한 적절한 음식섭취 및 운동을 지속하며, 질병의 발생을 정확히 진단하기란 어려운 일이므로 이러한 웰니스의 실현을 위한 다양한 방안들이 제안되고 있으며, 이에 관한 발명으로는 대한민국 공개특허공보 제10-2006-0037123호의 "이동단말기를 이용한 건강관리 시스템 및 그 방법" 및 대한민국 공개특허공보 제10-2009-0003748호의 "환자 맞춤형 건강관리 시스템 및 그 방법", 대한민국 공개특허공보 제10-2016-0145244호의 "스마트 건강관리 정보 서비스 방법 및 그 방법을 실행하는 컴퓨터프로그램" 및 대한민국 공개특허공보 제10-2017-0131067호의 "통합 건강관리 서비스 제공 방법 및 장치"가 제안되어 공개된 바 있다.However, it is difficult for an individual to continuously and accurately determine his or her current health status, continue to consume appropriate food and exercise to maintain and improve his or her body and health status, and accurately diagnose the occurrence of a disease. Various methods for realizing wellness have been proposed, and related inventions include "Health management system and method using mobile terminal" in Korean Patent Publication No. 10-2006-0037123 and Korean Patent Publication No. 10-2009- “Patient-tailored health management system and method” in No. 0003748, “Smart health management information service method and computer program for executing the method” in Korean Patent Publication No. 10-2016-0145244, and Korean Patent Publication No. 10-2017- No. 0131067, “Method and device for providing integrated health care services,” has been proposed and made public.
상기 대한민국 공개특허공보 제10-2006-0037123호의 "이동단말기를 이용한 건강관리 시스템 및 그 방법"에는 주기적으로 측정된 혈류량 및 산소량을 이동단말기를 통해 직접 확인할 수 있도록 하여 본인이 현재의 건강 상태를 인지할 수 있도록 하고, 자신의 건강 상태를 의료기관에 문의하고 실시간으로 그 문의에 관한 응답을 채팅 형식으로 진행할 수 있어 시간 및 장소에 구애받지 않고 건강관리 서비스를 받을 수 있도록 하는 시스템 및 방법에 관한 발명이 제안되었고, 상기 대한민국 공개특허공보 제10-2009-0003748호의 "환자 맞춤형 건강관리 시스템 및 그 방법"에는 유비쿼터스 환경에서 의료소비자와 공급자의 상황에 가장 적절한 건강관리 서비스를 제공하기 위해 고도화된 추론엔진을 탑재한 모바일 헬스케어 시스템을 제공함으로써, 의료소비자의 입장에서는 적극적인 질병관리의 효과를 얻을 수 있도록 하고, 의료서비스 공급자의 입장에서는 효율적이고 능동적인 환자관리가 가능하도록 하는 시스템 및 방법에 관한 발명이 제안되었다.In the Korean Patent Publication No. 10-2006-0037123, “Health management system and method using a mobile terminal,” the blood flow and oxygen amount measured periodically can be directly checked through the mobile terminal, so that the person is aware of the current health status. The invention relates to a system and method that allows users to receive health care services regardless of time and place by inquiring about their health status at a medical institution and receiving a response to the inquiry in real time in a chat format. It was proposed that “patient-tailored health care system and method” in Korean Patent Publication No. 10-2009-0003748 uses an advanced inference engine to provide health care services most appropriate for the situations of medical consumers and providers in a ubiquitous environment. An invention is proposed regarding a system and method that enables medical consumers to achieve the effect of active disease management and medical service providers to efficiently and actively manage patients by providing a built-in mobile healthcare system. It has been done.
또한, 상기 대한민국 공개특허공보 제10-2016-0145244호의 "스마트 건강관리 정보 서비스 방법 및 그 방법을 실행하는 컴퓨터프로그램"에는 모바일 기기 등을 이용하여 노인 등의 고연령층에게 간호, 식품영양 및 체육 분야의 통합 또는 융합정보를 이용하여 양질의 건강관리 정보를 제공할 수 있는 서비스 방법 및 프로그램에 관한 발명이 제안되었고, 상기 대한민국 공개특허공보 제10-2017-0131067호의 "통합 건강관리 서비스 제공 방법 및 장치"에는 사용자가 직접 각 서비스 품목별 서비스 프로바이더를 선택할 수 있고, 서비스 프로바이더들이 제공한 정보들을 바탕으로 사용자의 운동 프로그램 준수 현황 및 식단 프로그램 준수 현황에 대한 데이터를 생성하여 제공함으로써 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있는 방법 및 장치에 관한 발명이 제안되었다. 그러나 상기와 같은 종래 발명들은 사용자의 상태를 건강 상태 및 질병 상태로 이분화하여 인지 또는 관리하므로 질병 발생 가능성이 상당한 상태 또는 건강이 점점 악화 되는 상태를 미리 인지하여 관리하지 못하는 문제가 있었고, 건강을 증진하기 위한 세분화된 운동법 및 식단에 관한 요구가 있었기 때문에, 이에 대한 해결책을 제시하는 발명이 요구되는 실정이다.In addition, the "Smart health management information service method and computer program for executing the method" in Korean Patent Publication No. 10-2016-0145244 includes nursing, food nutrition, and physical education for older age groups such as the elderly using mobile devices, etc. An invention regarding a service method and program that can provide quality health care information using integrated or convergence information has been proposed, and is referred to as “Integrated health care service provision method and device” in Republic of Korea Patent Publication No. 10-2017-0131067. Users can directly select a service provider for each service item, and data on the user's exercise program compliance status and diet program compliance status is generated and provided based on the information provided by the service providers, thereby increasing user convenience. An invention relating to a method and apparatus has been proposed. However, the above-described conventional inventions recognized or managed the user's condition by dichotomizing it into a health condition and a disease condition, so there was a problem in that it was not possible to recognize and manage in advance a condition in which there was a significant possibility of disease occurrence or a condition in which health was gradually deteriorating, and health Since there has been a demand for detailed exercise methods and diets to improve muscle mass, there is a need for an invention that provides a solution.
본 발명의 목적은 개인의 생활습관, 건강 검진 결과를 바탕으로 신뢰도 높은 맞춤형 헬스케어 시스템을 제공하려는데 있다.그러나 본 발명의 목적은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The purpose of the present invention is to provide a highly reliable customized healthcare system based on an individual's lifestyle habits and health examination results. However, the purpose of the present invention is not limited to the purposes mentioned above, and other purposes not mentioned are as follows. It will be clearly understandable to those skilled in the art from the description.
상기와 같은 본 발명의 목적은 사용자단말(10), 메인서버(20), 병원서버(30), 기업서버(40), 카드사서버(50)로 구성되고, 네트워크로 연결된 헬스케어 시스템에 있어서, 상기 사용자단말(10)은 사용자의 혈압, 혈당, 체중, 체온, 수분, 복약 정보를 포함하는 건강정보와, 걸음수, 심박수, 수면패턴, 운동, 식습관 정보를 포함하는 활동정보와, 나이, 키, 체중, 체지방를 포함하는 신체정보와, 악력을 포함하는 체력정보와, 유전자 검사결과, 가족력, 지병을 포함하는 질병정보로 이루어진 개인정보를 수집하여 상기 메인서버(20)에 전송하고, 상기 메인서버(20)는 상기 개인정보 및 개인정보와 매칭되는 병원서버(30)의 의료정보를 수집 및 분석에 따른 분석결과와, 상기 분석결과에 대응되는 미션정보를 상기 사용자단말(10) 및 기업서버(40)에 전송하고, 상기 병원서버(30)는 사용자단말(10)을 소지한 사용자의 의료정보를 수집하고, 상기 메인서버(20)를 통해 상기 사용자단말(10)에 검진예약, 검진결과를 제공하고, 상기 기업서버(40)는 상기 개인정보, 의료정보, 검진결과, 미션정보를 수신하고, 미션정보에 따른 미션달성시에는 포상정보를, 미션미달성시에는 페널티 정보를 사용자단말(10)에 각각 전송하고, 상기 카드사서버(50)는 사용자단말(10)의 결제정보를 상기 메인서버(20)에 전송하되, 상기 메인서버(20)는, 사용자의 위치와 상기 위치에서 머문 시간은 사용자단말(10)로부터, 검진결과는 병원서버(30)로부터, 스케줄은 기업서버(40)로부터, 결제정보는 카드사서버(50)로부터 각각 수집하고, 사용자의 위치와 상기 위치에서 머문 시간, 검진결과, 결제정보를 분석하여 식습관 정보를 도출하고, 사용자단말(10)의 가속센서, 자이로센서, 근접센서, 지문 인식 센서, RGB센서, 홀 센서, 모션센서, 지자기 센서에서 신호 반응이 없으면서, 위치 변화가 감지되지 않고, 사용자단말(10)의 조도센서를 통해 주변이 어두운 상태인 것으로 센싱되면 수면을 시작하는 것으로, 상기 가속센서, 자이로센서, 근접센서, 지문 인식 센서, RGB센서, 홀 센서, 모션센서, 지자기 센서 중 어느 하나에서 신호 반응이 있으면서, 위치 변화가 감지되고, 조도센서를 통해 주변이 밝은 상태인 것으로 센싱되면 수면을 마친 것으로 판단하여 수면패턴을 도출하고, 상기 메인서버(20)는 개인정보 및 의료정보를 분석하여 사용자의 건강상태를 과체중, 정상체중, 저체중 등급으로 분류하고, 과체중, 정상체중, 저체중은 각각 고활동량군, 저활동량군, 비활동량군 등급으로 추가 분류하는 것으로 분석결과를 도출하고, 과체중이면서 비활동량군 등급은 미션정보 및 검진 예약 정보를 사용자단말(10)에 제공하는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 헬스케어 시스템에 의해 달성된다.The object of the present invention as described above is a healthcare system consisting of a user terminal 10, a main server 20, a hospital server 30, a corporate server 40, and a credit card company server 50, and connected to a network, The user terminal 10 provides health information including the user's blood pressure, blood sugar, weight, body temperature, moisture, and medication information, activity information including the number of steps, heart rate, sleep pattern, exercise, and eating habits information, and age and height. Personal information consisting of physical information including body weight and body fat, physical strength information including grip strength, and disease information including genetic test results, family history, and chronic diseases is collected and transmitted to the main server 20, and the main server (20) collects and analyzes the personal information and medical information of the hospital server 30 that matches the personal information, and sends the analysis results and mission information corresponding to the analysis results to the user terminal 10 and the corporate server ( 40), the hospital server 30 collects the medical information of the user holding the user terminal 10, and sends a checkup reservation and checkup results to the user terminal 10 through the main server 20. The corporate server 40 receives the personal information, medical information, examination results, and mission information, and provides reward information when the mission is accomplished according to the mission information, and penalty information when the mission is not accomplished to the user terminal 10. The card company server 50 transmits the payment information of the user terminal 10 to the main server 20, and the main server 20 determines the user's location and the time spent at the location. From the terminal 10, the examination results are collected from the hospital server 30, the schedule is collected from the corporate server 40, and the payment information is collected from the card company server 50. The user's location, time spent at the location, and examination results are collected. , By analyzing payment information, information on eating habits is derived, and there is no signal response from the acceleration sensor, gyro sensor, proximity sensor, fingerprint recognition sensor, RGB sensor, hall sensor, motion sensor, and geomagnetic sensor of the user terminal 10, and the location changes. If it is not detected and the surroundings are sensed to be dark through the illumination sensor of the user terminal 10, sleep begins, and the acceleration sensor, gyro sensor, proximity sensor, fingerprint recognition sensor, RGB sensor, hall sensor, and motion sensor If there is a signal response from any one of the sensor and the geomagnetic sensor, a change in location is detected, and the surroundings are sensed as being bright through the illuminance sensor, it is determined that sleep has been completed and a sleep pattern is derived, and the main server 20 Personal information and medical information are analyzed to classify the user's health status into overweight, normal weight, and underweight. Overweight, normal weight, and underweight are further classified into high activity, low activity, and inactivity groups, respectively. The result is derived, and the overweight and inactive group grade is achieved by a personalized healthcare system characterized by providing mission information and checkup reservation information to the user terminal 10.
본 발명에 의하면, 기업 측면에서는 앱센티즘과 프리젠티즘 방지, 업무 효율성 및 생산성 향상, 기업 이미지 상승, 보건 관리자의 업무 효율성 상승 등의 효과가 있다.According to the present invention, on the corporate side, there are effects such as preventing apprehension and presenteeism, improving work efficiency and productivity, improving corporate image, and increasing work efficiency of health managers.
병원 측면에서는 효율적 환자 건강 상태 모니터링, 병원 혼잡과 인건비 감소, 병원 홍보/마케팅에 의한 고객 확보 등의 효과가 있다.On the hospital side, there are effects such as efficient patient health status monitoring, reduction of hospital congestion and labor costs, and customer acquisition through hospital promotion/marketing.
기업의 임직원 측면에서는 맞춤 건강 관리 혜택, 의료비용 지출 감소, 간편한 병원 예약 및 관리, 건강상태에 최적화된 의료복지 실현 등의 효과가 있다.From the perspective of corporate executives and employees, there are benefits such as customized health management benefits, reduced medical expenses, easy hospital reservation and management, and realization of medical welfare optimized for health status.
공공의료 측면에서는 만성질환 발생률 감소, 만성질환자 효율적인 관리, 공공 보건료 지출 감소 기대 등의 효과가 있다.In terms of public healthcare, there are expected effects such as reducing the incidence of chronic diseases, efficient management of patients with chronic diseases, and reducing public healthcare expenditures.
본 발명의 효과는 이상의 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the above effects, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
도1은 본 발명에 따른 개인 맞춤형 헬스케어 시스템의 개략도,
도2 내지 도 5는 본 발명에 따른 개인 맞춤형 헬스케어 시스템의 작동관계를 나타낸 도면.1 is a schematic diagram of a personalized healthcare system according to the present invention;
2 to 5 are diagrams showing the operational relationship of the personalized healthcare system according to the present invention.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이하에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다.The present invention can be modified in various ways and can have various embodiments, and specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail below. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various forms.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 또한 공지기술의 경우에도 상세한 설명을 생략할 수 있다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. When describing with reference to the drawings, identical or corresponding components will be assigned the same reference numerals and redundant description thereof will be omitted. . Additionally, even in the case of known technology, detailed descriptions may be omitted.
도1을 참조하면, 본 발명에 따른 개인 맞춤형 헬스케어 시스템은 사용자단말(10), 메인서버(20), 병원서버(30)를 포함하며, 기업서버(40), 카드사서버(50)를 더 포함할 수 있으며, 이들 구성은 공지의 네트워크망에 연결되어 양방향 통신할 수 있다.Referring to Figure 1, the personalized healthcare system according to the present invention includes a user terminal 10, a main server 20, and a hospital server 30, and further includes a corporate server 40 and a credit card company server 50. These configurations can be connected to a known network and enable two-way communication.
사용자단말(10)은 사용자의 건강정보, 활동정보가 포함된 개인정보 수집 기능을 포함한다.The user terminal 10 includes a personal information collection function including the user's health information and activity information.
병원서버(30)는 의료정보 수집 기능을 포함한다.The hospital server 30 includes a medical information collection function.
메인서버(20)는 사용자의 건강정보, 활동정보가 포함된 개인정보와, 이러한 개인정보와 매칭되는 의료정보 즉, 상기 사용자의 의료정보를 저장하고 분석하여 분석 결과를 사용자단말(10) 및 병원서버(30)에 전송한다. 또한 기업서버(40)에도 전송될 수 있다.The main server 20 stores and analyzes personal information including the user's health information and activity information, and medical information matching such personal information, that is, the user's medical information, and sends the analysis results to the user terminal 10 and the hospital. Transmitted to the server 30. It can also be transmitted to the corporate server 40.
상기 사용자의 건강정보, 활동정보는 생활습관과 밀접한 것으로, 건강정보는 혈압, 혈당, 체중, 체온, 수분, 복약 정보가 포함될 수 있다. 활동정보는 걸음수, 심박수, 수면패턴, 운동, 식습관 정보가 포함될 수 있다. 개인 정보는 나이, 키, 체중, 체지방에 관한 신체정보, 악력 등에 관한 체력 정보, 유전자 검사결과, 가족력, 지병 등에 관한 질병 정보를 포함할 수 있다.The user's health information and activity information are closely related to lifestyle habits, and the health information may include blood pressure, blood sugar, weight, body temperature, moisture, and medication information. Activity information may include number of steps, heart rate, sleep patterns, exercise, and eating habits. Personal information may include physical information about age, height, weight, body fat, physical strength information about grip strength, genetic test results, family history, disease information about chronic diseases, etc.
상기 혈압, 혈당, 체중, 체온, 수분, 복약 정보는 사용자에 의한 사용자단말의 입력을 통해 수집될 수 있다. 또는 혈압, 혈당, 체온, 수분, 복약을 체크하는 공지된 기기(예컨대, 스마트체중계, 스마트체온계, 스마트 혈당계, 스마트디바이스(갤러시워치), 체성분분석기(인바디) 등)와 사용자단말이 연결된 상태에서 사용자의 체크 행위만으로 사용자단말에 건강정보가 자동으로 입력되는 것으로 수집될 수 있다. 또는 사용자단말(10)을 통한 직접입력 방식과 상기 공지된 기기와의 연동을 통한 자동입력방식을 조합한 방법으로 수집될 수 있다. 또는 병원서버(30)에 기 저장된 의료정보에 포함되어 있어서 메인서버(20)를 통해 사용자단말(10)에 수집될 수 있다.The blood pressure, blood sugar, weight, body temperature, moisture, and medication information can be collected through input by the user into the user terminal. Or, while the user terminal is connected to a known device that checks blood pressure, blood sugar, body temperature, moisture, and medication (e.g., smart scale, smart thermometer, smart blood sugar meter, smart device (Galaxy Watch), body composition analyzer (Inbody), etc.) Health information can be collected by being automatically entered into the user terminal simply by the user's checking action. Alternatively, it can be collected by a method that combines a direct input method through the user terminal 10 and an automatic input method through linkage with the above-mentioned known devices. Alternatively, it may be included in the medical information already stored in the hospital server 30 and collected on the user terminal 10 through the main server 20.
나이, 키, 체중, 체지방, 악력, 지병 등과 같은 개인정보는 사용자에 의한 사용자단말의 입력을 통해 수집될 수 있다. 또는 병원서버(30)에 기 저장된 의료정보에 포함되어 있어서 메인 서버(20)를 통해 사용자단말(10)에 수집될 수 있다.Personal information such as age, height, weight, body fat, grip strength, chronic disease, etc. can be collected through input by the user into the user terminal. Alternatively, it may be included in the medical information already stored in the hospital server 30 and collected on the user terminal 10 through the main server 20.
상기 걸음수, 심박수, 수면패턴, 운동, 식습관 정보는 사용자단말에 구비된 가속센서, 자이로센서, 근접센서, RGB센서, 조도센서, 홀 센서, 모션센서, 온도/습도 센서, 기압계, 지자기 센서, 심장 박동 센서, 지문 인식 센서, GPS, 카메라를 통해 수집될 수 있다.The step count, heart rate, sleep pattern, exercise, and eating habits information are collected from acceleration sensors, gyro sensors, proximity sensors, RGB sensors, illuminance sensors, hall sensors, motion sensors, temperature/humidity sensors, barometers, geomagnetic sensors, etc. provided in the user terminal. It can be collected through heart rate sensor, fingerprint sensor, GPS, and camera.
예컨대, 걸음수, 운동의 경우 GPS, WiFi에 의한 사용자단말(10)의 위치 변화, 가속센서, 자이로센서에 의한 움직임 속도, 방향 측정을 통해 수집될 수 있으며, 소모 칼로리를 유추할 수 있어 소모 칼로리 수집도 가능하다.For example, the number of steps and exercise can be collected by measuring the location change of the user terminal 10 by GPS and WiFi, the movement speed and direction by an acceleration sensor and a gyro sensor, and the calories consumed can be inferred. Collection is also possible.
심박수의 경우 심장 박동 센서로, 수면패턴의 경우 가속센서, 자이로센서, 근접센서, RGB센서, 조도센서, 홀 센서, 모션센서, 지자기 센서, 심장 박동 센서, 지문 인식 센서, GPS 특성을 이용하여 이들 신호를 종합적으로 고려함으로써 수면 상태를 유추할 수 있다. 예를들어 저녁 시간이면서 가속센서, 자이로센서, 근접센서, 지문 인식 센서, RGB센서, 홀 센서, 모션센서, 지자기 센서에서 신호 반응이 없으면서, 위치 변화가 감지되지 않고, 조도센서를 통해 주변이 어두운 상태인 것으로 센싱되면 수면을 시작하는 것으로 판단하고, 아침 시간이면서, 가속센서, 자이로센서, 근접센서, 지문 인식 센서, RGB센서, 홀 센서, 모션센서, 지자기 센서 중 어느 하나에서 신호 반응이 있으면서, 위치 변화가 감지되고, 조도센서를 통해 주변이 밝은 상태인 것으로 센싱되면 수면을 마친 것으로 판단하여 유추할 수 있다.For heart rate, it uses a heart rate sensor, and for sleep patterns, it uses acceleration sensor, gyro sensor, proximity sensor, RGB sensor, illuminance sensor, hall sensor, motion sensor, geomagnetic sensor, heart rate sensor, fingerprint recognition sensor, and GPS characteristics. Sleep state can be inferred by comprehensively considering signals. For example, in the evening, there is no signal response from the acceleration sensor, gyro sensor, proximity sensor, fingerprint recognition sensor, RGB sensor, hall sensor, motion sensor, and geomagnetic sensor, no change in location is detected, and the surrounding is dark through the illuminance sensor. When the state is sensed, it is judged to be starting to sleep, and if it is morning time and there is a signal response from any one of the acceleration sensor, gyro sensor, proximity sensor, fingerprint recognition sensor, RGB sensor, hall sensor, motion sensor, and geomagnetic sensor, When a change in location is detected and the surroundings are sensed to be bright through the illuminance sensor, it can be inferred that the person has finished sleeping.
이러한 구성은 활동 중인 사용자가 사용자단말(10)(예컨대, 스마트폰)을 항상 휴대하거나 사용하는 점에 착안한 것으로써 사용자의 수면 시간은 정확한 사용자의 수면 시간과는 오차가 발생함이 자명하나, 사용자의 수면 시간을 추정하여 사용자의 건강 상태 진단의 부가 정보로 활용될 수 있도록 하는 것에 그 의의가 있다.This configuration is based on the fact that an active user always carries or uses the user terminal 10 (e.g., a smartphone), so it is obvious that the user's sleep time is different from the exact user's sleep time. The significance is that it can be used as additional information for diagnosing the user's health status by estimating the user's sleep time.
식습관의 경우 사용자단말(10)에 장착되거나 탈부착 가능한 카메라로 촬영된 음식 영상이면서, 식사 전후의 영상을 모두 포함하는 영상자료를 확보함으로써, 전문가가 사용자의 음식 섭취량에 대한 오차를 줄일 수 있다.In the case of eating habits, by securing video data that is a food image captured with a camera mounted on or detachable from the user terminal 10 and includes images before and after a meal, an expert can reduce errors in the user's food intake.
도2를 참조하면, 메인서버(20)는 이 같은 건강정보, 활동정보가 포함된 개인정보 및 의료정보를 분석하여 사용자의 건강상태를 등급별로 분류할 수 있다. 그리고 특정 시점 또는 특정 등급 이상인 경우 병원서버(30)를 통해 예방 접종 예약, 검진 예약 또는 진료 예약을 수행하고 사용자단말(10)에 제공한다.Referring to Figure 2, the main server 20 can classify the user's health status by level by analyzing personal information and medical information including health information and activity information. And at a certain point in time or at a certain level or higher, a vaccination reservation, a checkup reservation, or a medical treatment reservation is made through the hospital server 30 and provided to the user terminal 10.
여기서 등급별이란 예컨대, 과체중, 정상체중, 저체중과 같은 비교적 단순한 3등급 분류체계를 채택할 수 있다. 그리고 세부등급으로서 과체중에서는 질병 발생 고위험군, 저위험군과 같은 분류체계가 있을 수 있다. 또는 고혈압 위험군, 저혈압 위험군, 당뇨, 고지혈증과 같은 분류체계가 있을 수 있다. 또는 고활동량군, 저활동량군, 비활동량군과 같은 분류체계가 있을 수 있다.Here, for example, a relatively simple three-grade classification system such as overweight, normal weight, and underweight can be adopted. And as a detailed grade, there may be a classification system for overweight, such as a high-risk group and a low-risk group for developing a disease. Alternatively, there may be a classification system such as high blood pressure risk group, low blood pressure risk group, diabetes, and hyperlipidemia. Alternatively, there may be a classification system such as high activity group, low activity group, and inactivity group.
특정시점이란 예방접종 시점, 건강검진 시점일 수 있고, 특정등급 이상이란 전술한 과체중 중에서도 비활동량군에 속하는 등급일 수 있다.A specific point in time may be a time of vaccination or a health checkup, and a specific point or higher may be a level belonging to the inactivity group among the above-mentioned overweight.
한편, 다른 실시예로서, 도3을 참조하면, 메인서버(20)는 병원서버(30)로부터 수신된 검진 결과 및 개인정보를 기초로 미션정보를 사용자단말(10)에 제공할 수 있다.Meanwhile, as another embodiment, referring to FIG. 3, the main server 20 may provide mission information to the user terminal 10 based on the examination results and personal information received from the hospital server 30.
미션정보는 예를 들어 웰빙식단, 스트레스 관리, 운동 등일 수 있으며, 이는 검진 결과 및 개인정보를 종합적으로 검토하여 맞춤형으로 제시될 수 있다. 미션정보의 일예로서 사용자의 검진결과가 고지혈증으로 판정된 경우 고지혈증을 개선시킬 수 있는 웰빙식단, 그리고 유산소 운동법 등을 제시하여 수행을 권고할 수 있다.Mission information may, for example, be a well-being diet, stress management, exercise, etc., and may be presented in a customized manner by comprehensively reviewing examination results and personal information. As an example of mission information, if the user's examination result is determined to be hyperlipidemia, a wellness diet and aerobic exercise method that can improve hyperlipidemia can be suggested and recommended.
또 다른 실시예로서, 도4를 참조하면, 메인서버(20)는 병원서버(30)로부터 수신된 검진 결과 및 개인정보를 기초로 전문가 상담 서비스를 상기 사용자단말(10)에 제공할 수 있다. 전문가는 상담, 식단, 운동, 의료 전문가의 상담을 포함한다.As another embodiment, referring to Figure 4, the main server 20 may provide an expert counseling service to the user terminal 10 based on the examination results and personal information received from the hospital server 30. Expertise includes counseling, diet, exercise, and consultation with medical professionals.
또 다른 실시예로서, 도5를 참조하면, 개인 맞춤형 헬스케어 시스템은 메인서버(20)로부터 개인정보, 의료정보,검진 결과, 미션정보를 수신하고, 미션 달성 여부에 따른 포상 및 페널티 정보를 상기 사용자단말(10)에 제공하는 기업서버(40)를 더 포함할 수 있다.As another embodiment, referring to Figure 5, the personalized healthcare system receives personal information, medical information, examination results, and mission information from the main server 20, and reminds reward and penalty information according to whether or not the mission is achieved. It may further include a corporate server 40 provided to the user terminal 10.
또한 메인서버(20)는 개인정보, 의료정보, 검진 결과, 미션정보에 대한 모니터링 및 관리기능을 상기 기업서버(40)와 공유하거나, 제공할 수 있다.Additionally, the main server 20 may share or provide monitoring and management functions for personal information, medical information, examination results, and mission information with the enterprise server 40.
이와 같은 개인 맞춤형 헬스케어 시스템은 사용자에게 질문 및 응답을 통해 언어이해, 의도분석, 응답생성, 대화처리를 시도할 수 있고, 지식축적 분석 및 학습으로 정보추출, 지식추론, 상황인지, 상황예측에 활용가능하며, 수집된 데이터를 통해 질병예측 솔루션 개발을 가능하게 한다.This personalized healthcare system allows users to attempt language understanding, intention analysis, response generation, and conversation processing through questions and answers, and information extraction, knowledge inference, situation recognition, and situation prediction through knowledge accumulation analysis and learning. It is usable and enables the development of disease prediction solutions through collected data.
반복적으로 이벤트가 발생하는 데이터에 가장 적합한 순환형 신경망 학습 알그리즘 사용으로, 질병 예측 엔진 개발에 활용될 수 있다.By using a recurrent neural network learning algorithm that is most suitable for data in which events occur repeatedly, it can be used to develop a disease prediction engine.
그리고 맞춤형 건강관리 플랫폼으로서 개인의 현재 상태를 반영한 고도화된 건강관리, 성인병 등 조기 예방 가능하고, 추가 검사 진행 여부 판단, 진단 및 처방 보조 역할에 활용될 수 있으며, 건강보조 식품 추천, 건강식품 배달과 같은 생활편의서비스에 활용 가능하다.As a customized health management platform, it provides advanced health management that reflects the individual's current condition, enables early prevention of adult diseases, and can be used to determine whether to proceed with additional tests, assist in diagnosis and prescription, recommend health supplements, and deliver health foods. It can be used for the same daily convenience services.
또한 개인 맞춤형 헬스케어 시스템은 정기적인 모니터링, 상태 보고로 질병 발생 사전 예방하므로, 사용자의 정확한 건강 상태 확인 및 지속적인 관리가 가능하다.In addition, the personalized healthcare system prevents disease outbreaks in advance through regular monitoring and status reporting, allowing users to accurately check their health status and continuously manage it.
또한 스마트폰으로 24시간 실시간 상담 및 정보 조회, 질병치료 후기 및 경험 공유를 통한 커뮤니티 활성화, 건강관리 DB구축(유사 데이터 분석 → 질병 발생 확률 예측)할 수 있다.In addition, you can receive real-time consultation and information inquiry 24 hours a day through your smartphone, revitalize the community by sharing disease treatment reviews and experiences, and build a health management database (analyzing similar data → predicting the probability of disease occurrence).
또한 AI챗봇 시스템을 통한 효율적인 상담 시스템 구축을 채택하고, 다양한 의료서비스(예방접종, 유전자 검사 등) 및 병원 진료 예약을 도입하여 편리한 헬스케어 부가 서비스 시스템을 구축할 수 있다.In addition, by adopting an efficient consultation system through an AI chatbot system and introducing various medical services (vaccination, genetic testing, etc.) and hospital treatment reservations, a convenient healthcare supplementary service system can be established.
한편, 개인 맞춤형 헬스케어 시스템이 기업과 기업의 임직원들을 대상으로 하는 경우, 메인서버(20)는 임직원으로부터 개인 건강 데이터를 수집할 수 있다. 또한 건강관리 가이드 및 관리기능을 기업에 제공할 수 있고, 개인 맞춤 건강관리(부가서비스 제공)를 기업의 임직원에게 제공할 수 있으며, 병원에 임직원 회원 종합검진/진료 예약을 진행할 수 있다.Meanwhile, when the personalized healthcare system targets companies and their employees, the main server 20 can collect personal health data from executives and employees. In addition, health management guides and management functions can be provided to companies, personalized health management (additional services provided) can be provided to company executives and employees, and employee members can make comprehensive checkups/treatment reservations at hospitals.
기업서버(40)의 경우 임직원이 사용하는 사용자단말(10)에 건강관리 성취에 따른 포상 및 페널티 제공할 수 있고, 메인서버(20)로부터 받은 건강관리 가이드 및 관리기능을 이용하여 임직원의 건강을 관리할 수 있고, 이를 통해 임직원으로부터 생산성 및 효율성 증대를 얻을 수 있다.In the case of the corporate server 40, rewards and penalties according to health management achievements can be provided to the user terminals 10 used by executives and employees, and the health of executives and employees can be maintained using the health management guide and management function received from the main server 20. It can be managed, and through this, productivity and efficiency can be increased from executives and employees.
병원서버(30)의 경우 임직원에게 개인 정보 기반 맞춤형 진료를 수행할 수 있고, 임직원이 사용하는 사용자단말(10)의 경우 개인맞춤 건강관리(부가서비스 제공)를 받을 수 있고, 기업서버(40)로부터 건강관리 성취에 따른 포상 및 페널티를 받을 수 있다.In the case of the hospital server (30), customized medical treatment based on personal information can be provided to executives and employees, and in the case of the user terminal (10) used by executives and employees, they can receive personalized health care (provided additional services), and the corporate server (40) You can receive rewards and penalties based on your health management achievements.
개인 맞춤형 헬스케어 시스템은 사용자의 의식적인 행동, 입력 등이 없이 다음과 같은 방법으로 식습관을 유추할 수 있다.The personalized healthcare system can infer eating habits in the following ways without the user's conscious actions or input.
사용자단말(10), 메인서버(20), 병원서버(30), 기업서버(40), 카드사서버(50)가 구성이고, 메인서버(20)는 사용자의 위치와, 해당 위치에서 머문 시간은 사용자단말(10)로부터, 종합 검진 결과는 병원서버(30)로부터, 스케줄은 기업서버(40)로부터, 결제정보는 카드사서버(50)로부터 각각 수집하고, 사용자의 위치와, 해당 위치에서 머문 시간, 종합 검진 결과, 결제정보를 분석하여 식습관을 유추할 수 있다. 예를들어 WiFi에 의한 사용자의 위치가 중식당이고, 카드사서버(50)에 의한 결제정보는 짜장면이면서 해당 내역의 빈도수가 높다면 기름진 음식을 선호하는 식습관을 가진 것으로 판단할 수 있다. 또한 병원서버(30)에 의한 종합 검진 결과 중 고지혈증 소견이 있다면 기름진 음식을 선호한다는 판단을 뒷받침할 수 있다.It consists of a user terminal (10), a main server (20), a hospital server (30), a corporate server (40), and a credit card company server (50). The main server (20) records the user's location and the time spent at that location. From the user terminal 10, the comprehensive examination results are collected from the hospital server 30, the schedule is collected from the corporate server 40, and payment information is collected from the card company server 50, the user's location, and the time spent at the location. , eating habits can be inferred by analyzing comprehensive examination results and payment information. For example, if the user's location according to WiFi is a Chinese restaurant, and the payment information provided by the card company server 50 is black bean noodles and the frequency of the information is high, it can be determined that the user has eating habits that prefer fatty foods. Additionally, if hyperlipidemia is found among the results of a comprehensive examination by the hospital server (30), the judgment that fatty foods are preferred can be supported.
상기 카드사서버(50)에 의한 결제정보에서 메뉴를 확인할 수 없다면 가격정보와 메뉴가격정보의 비교 작업을 통해 사용자가 취식한 메뉴를 유추할 수 있고, 이는 사용자단말(10)과 메인서버(20)에서 수집할 수 있다.If the menu cannot be confirmed in the payment information by the credit card company server 50, the menu eaten by the user can be inferred through a comparison of price information and menu price information, which is transmitted through the user terminal 10 and the main server 20. It can be collected from .
또한 기업서버(40)에 의한 사용자의 스케줄과, 사용자단말(10)에 의한 위치정보, 수면패턴, 그리고 카드사서버(50)에 의한 결제정보를 분석하여 식습관 패턴을 유추할 수 있다. 예를들어 스케줄상 근무시간이 9시 ~ 18시이고, 자택과 회사의 거리상 출근시간이 1시간 소요되며, 아침 7시30분인데도 가속센서, 자이로센서, 근접센서, 지문 인식 센서, RGB센서, 홀 센서, 모션센서, 지자기 센서에서 신호 반응이 없으면서, 위치 변화가 감지되지 않고, 마이크를 통해 음식물 취식 소리와 매칭되는 소리가 발생되지 않으며, 조도센서를 통해 주변이 어두운 상태인 것으로 센싱되고, 출근시간에 편의점, 음식점 등에서의 결제정보가 수집되지 않는 것이 지속적으로 파악되면 아침은 거르는 식습관 패턴인 것으로 유추할 수 있다.In addition, eating habits patterns can be inferred by analyzing the user's schedule from the corporate server 40, location information from the user terminal 10, sleep patterns, and payment information from the credit card company server 50. For example, according to the schedule, working hours are 9:00 to 18:00, it takes 1 hour to get to work due to the distance between home and work, and even though it is 7:30 in the morning, the acceleration sensor, gyro sensor, proximity sensor, fingerprint recognition sensor, RGB sensor, There is no signal response from the hall sensor, motion sensor, or geomagnetic sensor, no change in location is detected, no sound matching the sound of eating or drinking is generated through the microphone, and the surroundings are sensed as dark through the illuminance sensor, and going to work is not possible. If payment information is consistently not collected at convenience stores and restaurants on time, it can be inferred that skipping breakfast is a habitual pattern.
반면, 스케줄상 근무시간이 9시 ~ 18시이고, 자택과 회사의 거리상 출근시간이 1시간 소요되며, 아침 7시30분 이전에 가속센서, 자이로센서, 근접센서, 지문 인식 센서, RGB센서, 홀 센서, 모션센서, 지자기 센서 중 어느 하나에서 신호 반응이 있고, 위치 변화가 감지되며, 마이크를 통해 음식물 취식 소리와 매칭되는 소리가 발생되고, 조도센서를 통해 주변이 밝음 상태인 것으로 센싱되는 것이 지속적으로 파악되면 아침식사를 하는 식습관 패턴인 것으로 유추할 수 있다.On the other hand, according to the schedule, working hours are 9:00 to 18:00, and due to the distance between home and work, it takes 1 hour to get to work, and before 7:30 in the morning, the acceleration sensor, gyro sensor, proximity sensor, fingerprint recognition sensor, RGB sensor, There is a signal response from any one of the hall sensor, motion sensor, or geomagnetic sensor, a change in location is detected, a sound matching the sound of food being eaten is generated through the microphone, and the surroundings are sensed as being bright through the illuminance sensor. If continuously identified, it can be inferred that eating breakfast is a habitual pattern.
상기 식습관 패턴은 모든 구성요소들에 대해 정해진 값이 모두 만족하거나, 어느 하나를 만족하거나, 둘 이상을 만족하는 경우에 유추될 수 있다.The eating habits pattern can be inferred when all determined values for all components are satisfied, one of them is satisfied, or two or more are satisfied.
이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 시스템, 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digitalThe system or device described above may be implemented with hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, the systems, devices, and components described in embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor,
signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.One or more general-purpose or special-purpose computers, such as a signal processor, microcomputer, field programmable array (FPA), programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. It can be implemented using . A processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications that run on the operating system. Additionally, a processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software. For ease of understanding, a single processing device may be described as being used; however, those skilled in the art will understand that a processing device includes multiple processing elements and/or multiple types of processing elements. It can be seen that it may include. For example, a processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Additionally, other processing configurations, such as parallel processors, are possible.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, which may configure a processing unit to operate as desired, or may be processed independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be used by any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device to be interpreted by or to provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. Software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.
실시예들에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CDROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체 (magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Methods according to embodiments may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc., singly or in combination. Program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CDROMs and DVDs, and magneto-optical media such as floptical disks. Includes magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, etc. Examples of program instructions include machine language code, such as that produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with limited examples and drawings, various modifications and variations can be made by those skilled in the art from the above description. For example, the described techniques are performed in a different order than the described method, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components are used. Alternatively, appropriate results may be achieved even if substituted or substituted by an equivalent.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims also fall within the scope of the claims described below.
10: 사용자단말
20: 메인서버
30: 병원서버
40: 기업서버
50: 카드사서버
70: 네트워크10: User terminal
20: Main server
30: Hospital server
40: Corporate server
50: Card company server
70: network
Claims (1)
상기 사용자단말(10)은 사용자의 혈압, 혈당, 체중, 체온, 수분, 복약 정보를 포함하는 건강정보와, 걸음수, 심박수, 수면패턴, 운동, 식습관 정보를 포함하는 활동정보와, 나이, 키, 체중, 체지방를 포함하는 신체정보와,
악력을 포함하는 체력정보와, 유전자 검사결과, 가족력, 지병을 포함하는 질병정보로 이루어진 개인정보를 수집하여 상기 메인서버(20)에 전송하고,
상기 메인서버(20)는 상기 개인정보 및 개인정보와 매칭되는 병원서버(30)의 의료정보를 수집하고 분석한 분석 결과와, 상기 분석결과에 대응되는 미션정보를 상기 사용자단말(10) 및 기업서버(40)에 전송하고,
상기 병원서버(30)는 사용자단말(10)을 소지한 사용자의 의료정보를 수집하고, 상기 메인서버(20)를 통해 상기 사용자단말(10)에 검진예약, 검진결과를 제공하고,
상기 기업서버(40)는 상기 개인정보, 의료정보, 검진결과, 미션정보를 수신하고, 미션정보에 따른 미션달성시에는 포상정보를, 미션미달성시에는 페널티 정보를 사용자단말(10)에 각각 전송하고,
상기 카드사서버(50)는 사용자단말(10)의 결제정보를 상기 메인서버(20)에 전송하되,
상기 메인서버(20)는,
사용자의 위치와 상기 위치에서 머문 시간은 사용자단말(10)로부터, 검진결과는 병원서버(30)로부터, 스케줄은 기업서버(40)로부터, 결제정보는 카드사서버(50)로부터 각각 수집하고, 사용자의 위치와 상기 위치에서 머문 시
간, 검진결과, 결제정보를 분석하여 식습관 정보를 도출하고,
사용자단말(10)의 가속센서, 자이로센서, 근접센서, 지문 인식 센서, RGB센서, 홀 센서, 모션센서, 지자기 센서에서 신호 반응이 없으면서, 위치 변화가 감지되지 않고, 사용자단말(10)의 조도센서를 통해 주변이 어두운 상태인 것으로 센싱되면 수면을 시작하는 것으로,
상기 가속센서, 자이로센서, 근접센서, 지문 인식 센서, RGB센서, 홀 센서, 모션센서, 지자기 센서 중 어느 하나에서 신호 반응이 있으면서, 위치 변화가 감지되고, 조도센서를 통해 주변이 밝은 상태인 것으로 센싱되면 수면을 마친 것으로 판단하여 수면패턴을 도출하고,
상기 메인서버(20)는 개인정보 및 의료정보를 분석하여 사용자의 건강상태를 과체중, 정상체중, 저체중 등급으로 분류하고, 과체중, 정상체중, 저체중은 각각 고활동량군, 저활동량군, 비활동량군 등급으로 추가 분류하는 것으로 분석결과를 도출하고, 과체중이면서 비활동량군 등급은 미션정보 및 검진 예약 정보를 사용자단말(10)에 제공하는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 헬스케어 시스템.In a healthcare system consisting of a user terminal (10), a main server (20), a hospital server (30), a corporate server (40), and a credit card company server (50) and connected to a network,
The user terminal 10 provides health information including the user's blood pressure, blood sugar, weight, body temperature, moisture, and medication information, activity information including the number of steps, heart rate, sleep pattern, exercise, and eating habits information, and age and height. , body information including weight and body fat,
Personal information consisting of physical strength information including grip strength, genetic test results, family history, and disease information including chronic diseases is collected and transmitted to the main server 20,
The main server 20 collects and analyzes the personal information and the medical information of the hospital server 30 that matches the personal information, and sends the analysis results and mission information corresponding to the analysis results to the user terminal 10 and the company. transmit to the server 40,
The hospital server 30 collects medical information of users holding the user terminal 10, and provides examination reservations and examination results to the user terminal 10 through the main server 20,
The corporate server 40 receives the personal information, medical information, examination results, and mission information, and transmits reward information when the mission is accomplished according to the mission information and penalty information when the mission is not accomplished, to the user terminal 10. do,
The card company server 50 transmits the payment information of the user terminal 10 to the main server 20,
The main server 20,
The user's location and the time spent at the location are collected from the user terminal 10, the examination results are collected from the hospital server 30, the schedule is collected from the corporate server 40, and payment information is collected from the card company server 50, and the user Location and when staying at said location
By analyzing the liver, examination results, and payment information, information on eating habits is derived,
There is no signal response from the acceleration sensor, gyro sensor, proximity sensor, fingerprint recognition sensor, RGB sensor, hall sensor, motion sensor, and geomagnetic sensor of the user terminal 10, no change in position is detected, and the illuminance of the user terminal 10 When the sensor senses that the surroundings are dark, sleep begins.
When there is a signal response from any one of the acceleration sensor, gyro sensor, proximity sensor, fingerprint recognition sensor, RGB sensor, hall sensor, motion sensor, and geomagnetic sensor, a change in position is detected, and the surrounding area is bright through the illuminance sensor. Once sensed, it is determined that sleep has been completed and a sleep pattern is derived.
The main server 20 analyzes personal information and medical information and classifies the user's health status into overweight, normal weight, and underweight. Overweight, normal weight, and underweight are classified into high activity group, low activity group, and inactivity group, respectively. A personalized healthcare system that derives analysis results by further classifying them into grades, and provides mission information and checkup reservation information to the user terminal (10) for the overweight and inactive group grades.
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20060037123A (en) | 2004-10-27 | 2006-05-03 | 에스케이 텔레콤주식회사 | System and method for health management using mobile station |
KR20090003748A (en) | 2007-07-03 | 2009-01-12 | 서울대학교산학협력단 | System and method for patient-oriented healthcare |
KR20160145244A (en) | 2015-06-09 | 2016-12-20 | 이화여자대학교 산학협력단 | Smart helth-care information service mehtod and computer program |
KR20170131067A (en) | 2016-05-20 | 2017-11-29 | 정택진 | Method and device for providing intergrated health care service |
-
2022
- 2022-08-16 KR KR1020220102357A patent/KR20240024424A/en unknown
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20060037123A (en) | 2004-10-27 | 2006-05-03 | 에스케이 텔레콤주식회사 | System and method for health management using mobile station |
KR20090003748A (en) | 2007-07-03 | 2009-01-12 | 서울대학교산학협력단 | System and method for patient-oriented healthcare |
KR20160145244A (en) | 2015-06-09 | 2016-12-20 | 이화여자대학교 산학협력단 | Smart helth-care information service mehtod and computer program |
KR20170131067A (en) | 2016-05-20 | 2017-11-29 | 정택진 | Method and device for providing intergrated health care service |
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